Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în:

  • vectori
  • vectori de embedding AI
  • modele populare de embedding AI
  • căutare semantică
  • măsuri de distanță

Prezentarea tehnicilor de indexare vectorială:

  • index IVFFlat
  • index HNSW

Extensia PgVector pentru PostgreSQL:

  • instalare
  • stocarea și interogarea vectorilor de dimensiune mare
  • măsuri de distanță
  • utilizarea indexurilor vectoriale

Rezultatul cursului: La sfârșitul cursului, studenții vor înțelege extensiile populare pentru PostgreSQL alimentate de AI. Vor dobândi experiență practică cu tehnici pentru integrarea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM) și a căutării vectoriale în aplicații din lumea reală.

Cerințe

cunoștințe de bază în SQL, experiență de bază cu PostgreSQL

Mediul de laborator: DaDesktops rulare mașini virtuale Linux (asigurat de NobleProg)

Audiенță: dezvoltatori de aplicații bazate pe baze de date, arhitecți de sisteme, analiști de date

 7 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite